Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문(02-01 파이토치 패키지의 기본 구성)

♣ torch

메인 네임스페이스. 텐서 등의 다양한 수학 함수를 포함하고 있으며 Numpy와 유사한 구조 가짐

 

♣ torch.autograd

자동 미분을 위한 함수를 포함하고 있음. 자동 미분의 on/off를 제어하는 콘텍스트 매니저(enable_grad/no_grad)나 자체 미분 가능 함수를 정의할 때 사용하는 기반 클래스인 Function 등이 포함되어 있음. 

 

♣ torch.nn

신경망을 구축하기 위한 다양한 데이터 구조나 레이어 등이 정의되어 있음. RNN, LSTM과 같은 레이어, ReLU와 같은 활성화 함수, MSELoss와 같은 손실 함수들이 있음

 

♣ torch.optim

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)를 중심으로 한 파라미터 최적화 알고리즘이 구현됨

 

 

♣ torch.utils.data

SGD의 반복 연산을 실행할 때 사용하는 미니 배치용 유틸리티 함수가 포함됨

 

 

♣ torch.onnx

ONNX(Open Neural Network Exchange)의 포맷으로 모델을 export할 때 사용함. ONNX는 서로 다른 입러닝 프레임워크 간에 모델을 공유할 때 사용하는 포맷임.